package com.bw.gmall.realtime.app.dim;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.bw.gmall.realtime.app.func.TableProcessFunction;
import com.bw.gmall.realtime.bean.TableProcess;
import com.bw.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import com.bw.gmall.realtime.utils.MyPhoenixSink;
import com.bw.gmall.realtime.utils.MysqlUtil;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.*;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.Random;
/*

1.获取topic_db数据
2.获取flinkcdc配置表数据

3. 动态创建配置表  维度表

4. 拿着配置表数据  和topic_db进行匹配

5. 匹配上  就把该条数据插入 维度表中


*
* */

public class DimApp {


    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1. 获取环境变量
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //TODO 2. 设置并行度
        //注意 在生产环境中     设置为kafka的分区数量
        env.setParallelism(1);

//        //TODO 2. 读取kafka主题   topic_db
        String  topic="topic_db";
//
        String  groupId="dimapp";
//
//        //测试数据  能不能正常过来
//        //maxwell  （全量）  （增量  脚本一直在开着   只要发生变化就过了）
        DataStreamSource<String> ds = env.addSource(MyKafkaUtil.getFlinkKafkaConsumer(topic, groupId));
//        //TODO 3. 过滤非json 数据   保留新增及变化及初始化数据
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> filterJSONDS = ds.flatMap(new FlatMapFunction<String, JSONObject>() {
            @Override
            public void flatMap(String value, Collector<JSONObject> out) throws Exception {
                if (JSONObject.isValid( value)){
                    JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(value);
//                    保留新增及变化及初始化数据
                    String type = jsonObject.getString("type");
                    if (type.equals("insert") || type.equals("update") || type.equals("bootstrap-insert")) {
                        out.collect(jsonObject);
                    }
                }else {
                    System.out.println("错误数据不是json数据:"+value);
                }
            }
        });
        //TODO 4. 测试数据  能不能正常过来
//        filterJSONDS.print() ;
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> map = filterJSONDS.map(new MapFunction<JSONObject, JSONObject>() {
            @Override
            public JSONObject map(JSONObject value) throws Exception {
                if ("sku_info".equals(value.getString("table"))) {
                    Random random = new Random();
                    int i = random.nextInt(5);
                    value.getJSONObject("data").put("shop_id", ("shop" + i));
                }
                return value;
            }
        });
//        map.print() ;
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> table = map.filter(value -> "sku_info".equals(value.getString("table")));
//        table.print() ;
//        //TODO 4. 使用FlinkCDC  读取mysql 配置信息表    创建配置流
       DataStream<String> mysqlDs =
                MysqlUtil.cdcMysql(env, "gmall_config", "table_process");
       mysqlDs.print("mysqlDS--------->");
        //TODO 5. 将配置流处理为广播流
        MapStateDescriptor<String, TableProcess> mapState =
                new MapStateDescriptor<>("mapState", String.class, TableProcess.class);
        BroadcastStream<String> broadcastStream = mysqlDs.broadcast(mapState);
//        //TODO 6. 连接主流和广播流
        BroadcastConnectedStream<JSONObject, String> connect = table.connect(broadcastStream);
//        //TODO 7. 处理连接流   根据配置信息处理主流数据（将配置信息存入到状态中  主流读状态）
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> dimDS = connect.process(new TableProcessFunction(mapState));
//        //TODO 8. 将数据写出到Phoenix
        dimDS.print("最终结果--------->");
        dimDS.addSink(new MyPhoenixSink());
//        //TODO 9. 启动任务
        env.execute();



        
    }




}